Gig economy: luci e ombre

Negli ultimi anni ho lavorato anche come collaboratrice per l’addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, quello che in gergo si chiama AI training. Lo faccio solo per un’azienda selezionata, con tariffe mediamente umane, che eroga bonus quando servono davvero e tratta la forza lavoro come persone, non come numeri da inserire in una tabella. È un’eccezione, e lo so bene: basta guardare cosa succede nel resto del settore per capire quanto sia rara.

La gig economy promette autonomia, orari flessibili, la possibilità di scegliere progetti in linea con le proprie competenze. Per una minoranza di professionisti questa promessa si realizza. Per la maggior parte, invece, significa incastrare decine di microtask sottopagati nella speranza di arrivare a fine mese, o quantomeno a fine pizza con gli amici.

Cos’è oggi la gig economy, tra numeri e piattaforme

Il termine gig economy indica l’insieme di lavori organizzati attraverso piattaforme digitali, spesso su base di singoli incarichi (le “gig”, appunto) invece che con un rapporto di lavoro continuativo. Secondo il rapporto della Banca Mondiale “Working Without Borders”, il lavoro gig online coinvolge tra 154 e 435 milioni di persone nel mondo, a seconda che si conteggino anche le attività marginali o solo quelle svolte in modo continuativo. Negli Stati Uniti, il report Freelance Forward di Upwork stima che nel 2023 abbiano svolto attività freelance 64 milioni di americani, il 38% della forza lavoro totale.

In Italia il fenomeno è più contenuto ma in crescita: le prime rilevazioni Inapp parlavano di oltre 210.000 platform worker, il 42% dei quali privo di qualunque contratto; analisi più recenti, condotte da centri di ricerca indipendenti, arrivano a stimare circa 570.000 persone coinvolte tra rider, autisti e collaboratori digitali. Il settore vale già centinaia di miliardi di dollari a livello globale e cresce a doppia cifra ogni anno, trainato soprattutto da mercati come India, Australia e Cina.

Le differenze generazionali: chi sceglie il lavoro a chiamata

Non tutte le generazioni si avvicinano alla gig economy allo stesso modo. Secondo una ricerca Upwork del 2024, il 52% dei professionisti della Gen Z ha svolto lavoro freelance, contro il 44% dei Millennial, il 30% della Gen X e il 26% dei Baby Boomer. Per chi è nato dopo il 1997, il lavoro a progetto non è più un ripiego, ma spesso una scelta consapevole: il 70% cita la flessibilità oraria come motivazione principale, il 64% cerca un ambiente libero da discriminazioni legate a età, genere o provenienza, il 62% vuole occuparsi di qualcosa che ritiene davvero significativo.

C’è anche un dato tecnologico interessante: il 61% dei freelance Gen Z utilizza già l’intelligenza artificiale generativa nel proprio lavoro quotidiano, contro il 41% dei coetanei assunti con contratto tradizionale. È una generazione che non subisce l’AI come minaccia, ma la maneggia come strumento, e in parte proprio per questo si presta più di altre a lavori come l’addestramento dei modelli. I Millennial restano comunque il gruppo più numeroso in valore assoluto, spesso per necessità economica più che per scelta valoriale; i Baby Boomer, quando entrano nel settore, lo fanno soprattutto per integrare la pensione.

Quando il gig diventa spezzatino: il caso dei microtask

Il rischio più concreto della gig economy riguarda la frammentazione estrema dei progetti. Ci si iscrive a una piattaforma pensando di guadagnare qualcosa in più, magari giusto per pagarsi uno sfizio extra, e ci si ritrova a inseguire micro-incarichi da pochi centesimi l’uno, senza continuità né margine di crescita.

Uno studio condotto da ricercatori di Northeastern University, Microsoft Research e dell’Università Nazionale Autonoma del Messico, pubblicato alla conferenza CHI e monitorando oltre 40.000 task completati da 100 lavoratori di Amazon Mechanical Turk, ha calcolato un salario orario mediano di appena 3,76 dollari, che scende a 2,83 dollari se si considera anche il tempo speso in attività invisibili come la ricerca dei task stessi. Si tratta di circa il 39,5% del salario minimo federale statunitense.

Sul fronte delle tutele concrete la situazione non è migliore. Il progetto Fairwork dell’Oxford Internet Institute, che valuta le piattaforme di lavoro digitale in base a criteri come paga equa, condizioni contrattuali e rappresentanza collettiva, ha analizzato quindici piattaforme attive nel Regno Unito e ha scoperto che soltanto tre garantivano ai propri collaboratori il salario minimo. Tredici piattaforme su quindici, inoltre, non riconoscevano alcuna forma di rappresentanza sindacale. Anche l’Organizzazione Internazionale del Lavoro, che nel 2025 ha avviato i negoziati per una convenzione internazionale sul lavoro tramite piattaforma, conferma che gran parte di questi impieghi resta priva delle tutele minime previste per il lavoro dipendente.

Il lato oscuro dell’addestramento AI: il caso Kenya

Il paradosso più evidente si consuma proprio nell’AI training, il settore in cui lavoro. Un’inchiesta di TIME ha documentato come OpenAI abbia affidato tramite l’appaltatore Sama a lavoratori keniani il compito di etichettare contenuti estremamente violenti, per addestrare i filtri di sicurezza di ChatGPT: descrizioni di abusi su minori, violenze sessuali, torture. Gli operatori venivano pagati tra 1,32 e 2 dollari l’ora, mentre Sama fatturava a OpenAI circa 12,50 dollari l’ora per persona, fino a nove volte tanto. Uno dei lavoratori intervistati ha raccontato: “Quel testo era tortura. Ne leggi decine durante la settimana. Entro venerdì, sei turbato dal pensiero di quelle immagini”. Il progetto è stato chiuso con otto mesi di anticipo rispetto al previsto, ma il danno psicologico su chi vi ha partecipato resta documentato.

Il progetto Data Workers’ Inquiry, coordinato dalla ricercatrice Milagros Miceli e dal DAIR Institute, raccoglie da anni testimonianze dirette di annotatori e annotatrici in Kenya, Venezuela, Siria, Argentina e altrove, dando voce a una categoria di lavoratori spesso invisibile al pubblico che usa ogni giorno gli strumenti che loro contribuiscono ad addestrare.

La mia esperienza, e quella di chi ha trovato un buon accordo

Non tutte le esperienze nell’AI training assomigliano a quella appena descritta, per fortuna. La mia azienda di riferimento applica compensi che permettono di vivere dignitosamente, riconosce bonus quando il carico aumenta o quando una commessa richiede uno sforzo extra, e comunica con chi ci lavora come si farebbe con un collega, non con un fornitore anonimo. In un settore abituato a trattare le persone come righe di un foglio di calcolo, quel genere di rapporto cambia tutto.

Va detto con onestà: il mio ruolo è più manageriale che operativo, si tratta soprattutto di supervisione e revisione, non di annotare contenuti uno dietro l’altro per ore. È probabile che il trattamento economico migliore dipenda anche da questa posizione, e non posso quindi sostenere che chi svolge le mansioni più manuali e ripetitive se la passi come me.

Alcune testimonianze raccolte di recente tra chi fa lo stesso mestiere confermano che, quando i termini sono giusti, l’AI training può diventare una fonte di reddito solida. Una donna della Florida ha raccontato di guadagnare tra 35 e 50 dollari l’ora su una piattaforma di training specializzata, diventata la sua principale fonte di reddito. Un ex insegnante di chimica ha dichiarato di aver guadagnato circa 15.000 dollari in un anno lavorando 15-20 ore a settimana su progetti scientifici avanzati. Sono numeri lontani anni luce da quelli documentati in Kenya, e lo scarto dipende quasi sempre dalla stessa variabile: la serietà di chi commissiona il lavoro.

Come orientarsi, tra rischi e opportunità reali

La gig economy non è un blocco unico, ma un insieme di realtà molto diverse tra loro, e la generazione che vi si affaccia oggi lo sa meglio delle precedenti: cerca informazioni, confronta le piattaforme, si scambia consigli nelle community online prima di accettare un incarico. Resta però un problema di fondo, che tocca l’intero comparto e non solo l’addestramento dell’AI: la maggior parte dei lavori è pensata per Paesi dove il costo della vita è più basso, e chi vive in economie occidentali fatica a trovare condizioni realmente sostenibili, a meno di imbattersi, come nel mio caso, in una delle eccezioni.

Chi valuta di entrare in questo mondo farebbe bene a informarsi sulla reputazione della piattaforma, sulla trasparenza delle tariffe e sulla presenza di forme di supporto reali, prima di iscriversi pensando di arrotondare lo stipendio e ritrovarsi invece a inseguire pochi euro a incarico. Ne avevo già parlato riflettendo su food delivery, croce e delizia, un altro ambito in cui la gig economy mostra il suo lato più contraddittorio, così come nell’articolo su AI e mercato del lavoro. Anche le differenze generazionali al lavoro raccontate in un altro pezzo del blog aiutano a capire perché Gen Z e Millennial vivano il lavoro a chiamata con aspettative così diverse. E per chi si affaccia al freelance in generale, vale la pena leggere anche i consigli su freelance e networking.